评估Pandas DataFrame中的布尔表达式

Question

我有一个pandas DataFrame“data”，其中的列包含“cond1”，“cond2”，“cond3”，“cond4”，“cond5”，“cond6”，“cond7”，每个都包含True / False

我想添加另一个列table [“condMet”]，它将包含True / False，具体取决于是否满足所有7个条件。

目前我有这个达到了这个目的：

data["condMet"] = (data.cond1 == True) & (data.cond2 == True) &    (data.cond3     == True) & (data.cond4 == True) & (data.cond5 == True) & (data.cond6 == True) &  (data.cond7 == True)

有更简单的方法吗？例如。我只能通过

选择这些列

data.iloc[:,5:12]

我现在如何将其切片以仅包含所有列都为TRUE的行？

Answer 1

如果您有一个DataFrame，其中所有列都是布尔值（就像您在问题末尾提到的切片一样，您可以逐行应用all：

d = data.iloc[:, 5:12]
d[d.all(axis=1)]

这将选择所有列都具有布尔值true的行。

如果您只想要布尔列来告诉您行是否包含在内，那只是d.all(axis=1)。